<!doctype html>
<html lang="zh-CN">
  <head>
    <!-- 页面基础设置 -->
    <meta charset="UTF-8" />
    <meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0" />
    <title>机器学习 - 从理论到实践全面解析</title>
    <!-- SEO优化设置 -->
    <meta name="description" content="深入讲解机器学习的基本原理、算法分类和实际应用，涵盖监督学习、无监督学习和强化学习等核心概念。" />
    <meta name="keywords" content="机器学习,监督学习,无监督学习,强化学习,机器学习算法,AI算法" />
    <meta name="author" content="AI技术分享团队" />
    <meta name="robots" content="index, follow" />
    <!-- Open Graph标签 -->
    <meta property="og:title" content="机器学习 - 从理论到实践全面解析" />
    <meta property="og:type" content="website" />
    <meta property="og:url" content="https://example.com/machine-learning.html" />
    <meta property="og:description" content="深入讲解机器学习的基本原理、算法分类和实际应用" />
    <meta property="og:site_name" content="大学生AI技术分享平台" />
    <meta property="og:locale" content="zh_CN" />
    <!-- 规范链接 -->
    <link rel="canonical" href="https://example.com/machine-learning.html" />
    <!-- 引入样式文件 -->
    <link rel="stylesheet" href="css/styles.css" />
    <!-- 引入JavaScript交互文件 -->
    <script src="js/main.js" defer></script>
    <!-- 引入性能优化模块 -->
    <script src="js/performance.js" defer></script>
    <!-- 引入SEO优化模块 -->
    <script src="js/seo.js" defer></script>
    <!-- 引入搜索功能模块 -->
    <script src="js/search.js" defer></script>
    <!-- 引入书签功能模块 -->
    <script src="js/bookmarks.js" defer></script>
    <!-- 引入用户反馈系统模块 -->
    <script src="js/feedback.js" defer></script>
    <!-- 引入学习进度跟踪模块 -->
    <script src="js/progress.js" defer></script>
  </head>
  <body>
    <!-- 页面头部区域 -->
    <header>
      <!-- 导航栏 -->
      <nav>
        <!-- Logo区域 -->
        <div class="logo">
          <h1>🤖 AI技术分享</h1>
        </div>
        <!-- 移动端汉堡菜单按钮 -->
        <button class="menu-toggle" aria-label="导航菜单">☰</button>
        <!-- 导航链接 -->
        <ul class="nav-links">
          <li><a href="index.html">首页</a></li>
          <li><a href="ai-basics.html">AI基础概念</a></li>
          <li><a href="machine-learning.html" class="active">机器学习</a></li>
          <li><a href="deep-learning.html">深度学习</a></li>
          <li><a href="ai-applications.html">AI应用案例</a></li>
          <li><a href="learning-resources.html">学习资源</a></li>
        </ul>
      </nav>
    </header>

    <main>
      <section class="page-header">
        <h2>机器学习</h2>
        <p>让计算机从数据中自动学习和改进的核心技术</p>
      </section>

      <section class="content-section">
        <div class="concept-card">
          <h3>机器学习概述</h3>
          <div class="concept-content">
            <p>
              机器学习是人工智能的一个分支，它使计算机系统能够从数据中自动学习和改进，而无需明确编程。通过算法和统计模型，机器学习让计算机能够识别数据中的模式并做出预测或决策。
            </p>
            <div class="highlight-box">
              <strong>核心思想：</strong> 让计算机通过经验（数据）来改善性能
            </div>
          </div>
        </div>

        <div class="concept-card">
          <h3>机器学习的三大类型</h3>
          <div class="ml-types-grid">
            <div class="ml-type-card">
              <div class="type-icon">📖</div>
              <h4>监督学习</h4>
              <p>使用带有标签的训练数据来学习输入和输出之间的映射关系</p>
              <div class="type-examples">
                <strong>典型应用：</strong>
                <ul>
                  <li>图像分类</li>
                  <li>垃圾邮件检测</li>
                  <li>房价预测</li>
                </ul>
              </div>
            </div>
            <div class="ml-type-card">
              <div class="type-icon">🔍</div>
              <h4>无监督学习</h4>
              <p>从未标记的数据中发现隐藏的模式和结构</p>
              <div class="type-examples">
                <strong>典型应用：</strong>
                <ul>
                  <li>客户群体分类</li>
                  <li>异常检测</li>
                  <li>推荐系统</li>
                </ul>
              </div>
            </div>
            <div class="ml-type-card">
              <div class="type-icon">🎮</div>
              <h4>强化学习</h4>
              <p>通过与环境交互并获得奖励来学习最优策略</p>
              <div class="type-examples">
                <strong>典型应用：</strong>
                <ul>
                  <li>游戏AI</li>
                  <li>自动驾驶</li>
                  <li>机器人控制</li>
                </ul>
              </div>
            </div>
          </div>
        </div>

        <div class="concept-card">
          <h3>经典机器学习算法</h3>
          <div class="algorithms-grid">
            <div class="algorithm-category">
              <h4>分类算法</h4>
              <div class="algorithm-list">
                <div class="algorithm-item">
                  <strong>逻辑回归</strong>
                  <p>用于二分类问题的线性模型</p>
                </div>
                <div class="algorithm-item">
                  <strong>决策树</strong>
                  <p>基于特征划分的树形结构分类器</p>
                </div>
                <div class="algorithm-item">
                  <strong>随机森林</strong>
                  <p>集成多个决策树提高准确性</p>
                </div>
                <div class="algorithm-item">
                  <strong>支持向量机</strong>
                  <p>寻找最优分离超平面的算法</p>
                </div>
              </div>
            </div>
            <div class="algorithm-category">
              <h4>回归算法</h4>
              <div class="algorithm-list">
                <div class="algorithm-item">
                  <strong>线性回归</strong>
                  <p>建立变量间线性关系的模型</p>
                </div>
                <div class="algorithm-item">
                  <strong>多项式回归</strong>
                  <p>处理非线性关系的扩展模型</p>
                </div>
                <div class="algorithm-item">
                  <strong>岭回归</strong>
                  <p>带有正则化的线性回归</p>
                </div>
              </div>
            </div>
            <div class="algorithm-category">
              <h4>聚类算法</h4>
              <div class="algorithm-list">
                <div class="algorithm-item">
                  <strong>K-means</strong>
                  <p>基于距离的无监督聚类算法</p>
                </div>
                <div class="algorithm-item">
                  <strong>层次聚类</strong>
                  <p>构建数据层次结构的聚类方法</p>
                </div>
                <div class="algorithm-item">
                  <strong>DBSCAN</strong>
                  <p>基于密度的聚类算法</p>
                </div>
              </div>
            </div>
          </div>
        </div>

        <div class="concept-card">
          <h3>机器学习工作流程</h3>
          <div class="workflow-steps">
            <div class="workflow-step">
              <div class="step-number">1</div>
              <h4>数据收集</h4>
              <p>收集和整理相关的训练数据</p>
            </div>
            <div class="workflow-step">
              <div class="step-number">2</div>
              <h4>数据预处理</h4>
              <p>清洗数据、处理缺失值、特征工程</p>
            </div>
            <div class="workflow-step">
              <div class="step-number">3</div>
              <h4>模型选择</h4>
              <p>根据问题类型选择合适的算法</p>
            </div>
            <div class="workflow-step">
              <div class="step-number">4</div>
              <h4>模型训练</h4>
              <p>使用训练数据来训练模型参数</p>
            </div>
            <div class="workflow-step">
              <div class="step-number">5</div>
              <h4>模型评估</h4>
              <p>使用测试数据评估模型性能</p>
            </div>
            <div class="workflow-step">
              <div class="step-number">6</div>
              <h4>模型优化</h4>
              <p>调整参数和特征以提高性能</p>
            </div>
          </div>
        </div>
      </section>

      <section class="navigation-links">
        <a href="ai-basics.html" class="prev-page"> ← 上一章：AI基础概念 </a>
        <a href="deep-learning.html" class="next-page"> 下一章：深度学习 → </a>
      </section>
    </main>

    <footer>
      <div class="footer-content">
        <p>&copy; 2024 大学生AI技术分享平台. 让我们一起探索AI的无限可能!</p>
      </div>
    </footer>
  </body>
</html>
